quantileTDigest
数値データ系列の近似分位数をt-digestアルゴリズムを使用して計算します。
メモリ消費量はlog(n)であり、ここでnは値の数です。結果はクエリの実行順序に依存し、非決定的です。
この関数のパフォーマンスは、quantileやquantileTimingのパフォーマンスよりも低くなります。状態のサイズと精度の比率に関しては、この関数はquantileよりもはるかに優れています。
異なるレベルの複数のquantile*関数をクエリ内で使用する場合、内部状態は結合されません（つまり、クエリは効率的に機能しません）。この場合は、quantiles関数を使用してください。
構文
エイリアス: medianTDigest。
引数
level— 分位数のレベル。オプションのパラメータ。0から1までの定数浮動小数点数です。levelの値は[0.01, 0.99]の範囲で使用することをお勧めします。デフォルト値: 0.5。level=0.5では、関数は中央値を計算します。expr— 数値データ型、DateまたはDateTimeの列の値に基づく式。
返される値
- 指定されたレベルの近似分位数。
タイプ:
例
クエリ:
結果:
関連情報
